Keandalan dalam Skala Besar Walrus: Di Dalam Mekanisme Enkripsi Erasure RedStuff

#Walrus membawa pendekatan baru untuk penyimpanan blob terdesentralisasi di Sui, dengan fokus pada (high availability) dan biaya penyimpanan yang terkendali. Inti dari sistem ini adalah RedStuff – mekanisme erasure coding dua dimensi (2D), yang memungkinkan data tetap dapat diakses dan dipulihkan bahkan ketika banyak node dalam jaringan mengalami gangguan. Berbeda dengan model replikasi data tradisional yang memakan sumber daya, RedStuff dirancang untuk mencapai ketahanan data tinggi dengan overhead rendah, cocok untuk penyimpanan data besar dalam skala jaringan. Mengapa Keandalan Adalah Faktor Vital dalam Walrus? Dalam jaringan terdesentralisasi, churn node (node yang terus-menerus bergabung dan meninggalkan jaringan) adalah keadaan normal. Node dapat offline karena kerusakan perangkat keras, pemeliharaan, atau sekadar berhenti beroperasi. Jika menggunakan replikasi penuh (menyalin seluruh data ke banyak node), sistem akan: Memakan ruang penyimpanan berkali-kaliLipik biayaTidak cocok untuk data besar (AI, media, dataset) @WalrusProtocol menyelesaikan masalah ini dengan erasure coding – hanya menyimpan fragmen data (sliver) yang diperlukan, tetapi tetap memastikan kemampuan pemulihan data lengkap saat diperlukan. Bagaimana Cara Kerja Erasure Coding Dasar? Erasure coding membagi data asli menjadi banyak fragmen kecil, kemudian menambahkan fragmen redundansi (redundancy). Cukup mengumpulkan subset cukup besar dari fragmen ini untuk memulihkan seluruh data asli. Dibandingkan dengan replikasi sederhana: Menggunakan ruang lebih sedikitLebih tahan terhadap kesalahanLebih efisien secara bandwidth dengan erasure coding 1D (misalnya Reed–Solomon), proses pemulihan data biasanya membutuhkan bandwidth besar, kadang harus mengunduh hampir seluruh file Inilah yang membedakan RedStuff 2D. RedStuff: Perbedaan Utama dari Kode Dua Dimensi (2D) RedStuff menyusun data menjadi matriks dua dimensi yang terdiri dari baris dan kolom. Koding primer (Primary Encoding) diterapkan secara kolomKoding sekunder (Secondary Encoding) diterapkan secara baris Dari situ menghasilkan: Sliver primer (materi utama)Sliver sekunder (materi sekunder) Setiap node dalam jaringan akan menyimpan satu pasangan sliver unik, terdiri dari satu sliver utama dan satu sliver sekunder. Pendekatan 2D ini membantu pemulihan data: Lebih cepatLebih ringan dalam bandwidthTidak perlu mengunduh seluruh blob Proses Kode Blob dalam RedStuff Proses mengubah sebuah blob data menjadi fragmen penyimpanan di Walrus berlangsung melalui langkah-langkah berikut: Langkah 1: Persiapan Matriks Blob data asli dibagi menjadi simbol dan disusun menjadi matriks yang terdiri dari banyak baris dan kolom. Langkah 2: Koding Primer Setiap kolom dalam matriks dikodekan secara independen, menghasilkan sliver primer. Langkah 3: Membuat Sliver Sekunder Selanjutnya, setiap baris dari matriks tengah dikodekan untuk menghasilkan sliver sekunder. Langkah 4: Menggabungkan Pasangan Sliver Setiap sliver primer digabungkan dengan satu sliver sekunder untuk membentuk pasangan penyimpanan. Langkah 5: Distribusi ke Node Setiap node dalam komite yang aktif akan menerima dan menyimpan satu pasangan sliver ini. Langkah 6: Komitmen Kriptografi Sistem membuat komitmen kriptografi untuk setiap sliver dan seluruh blob, memungkinkan verifikasi on-chain. Langkah 7: Penyimpanan dan Verifikasi Diperlukan 2/3 node untuk mengonfirmasi agar data tersimpan dengan suksesSetelah mencapai quorum, blob dianggap tersimpan dengan aman. Kemampuan Tahan Gangguan dan Mekanisme Pemulihan Walrus menggunakan mekanisme berbasis quorum: Menulis data (Write): membutuhkan ≥ 2/3 nodeMembaca data (Read): cukup ≥ 1/3 node Ini berarti: Data tetap dapat diakses bahkan ketika sebagian besar node offlineCocok untuk situasi jaringan yang terpecah atau mengalami gangguan lokal Lebih penting lagi, ketika sebuah node kehilangan data: Node tersebut cukup mengunduh satu sliver sajaBandwidth pemulihan sebanding dengan ukuran sliver, bukan seluruh blob Perbandingan Overhead Antara Model Penyimpanan RedStuff mencapai keseimbangan optimal antara biaya dan ketahanan data. Makna bagi Ekosistem Walrus Berkat keandalan tinggi dan overhead rendah, Walrus sangat cocok untuk: Dataset AI & Machine LearningMedia, video, konten digital berukuran besarData on-chain/off-chain yang membutuhkan akses jangka panjang Pengembang dapat membangun aplikasi di Sui dengan data yang dapat diprogram, tanpa bergantung pada infrastruktur terpusat. Token WAL berperan dalam: Pembayaran biaya penyimpananDistribusi hadiah kepada node dan stakerMembantu menjaga biaya penyimpanan tetap stabil sesuai nilai fiat dalam jangka panjang Risiko dan Batasan yang Perlu Diperhatikan Churn node yang tinggi dapat memicu mekanisme pemulihan otomatis secara sering, meningkatkan bandwidth jangka pendekBatas quorum yang cukup besar untuk memastikan keamananRisiko insentif jika node beroperasi tidak efisien, meskipun mekanisme penalti dan pembakaran telah dirancang untuk membatasi hal ini Kesimpulan RedStuff bukan hanya inovasi teknis, tetapi fondasi utama yang membantu Walrus memperluas penyimpanan terdesentralisasi secara berkelanjutan. Dengan menggabungkan erasure coding 2D, quorum cerdas, dan insentif on-chain, Walrus menawarkan: Keandalan tinggiBiaya yang wajarKemampuan pemulihan ringan dan cepat Inilah faktor kunci yang menjadikan WAL sebagai pilar infrastruktur data dalam ekosistem Sui. $WAL {spot}(WALUSDT)